Python学习之路-爬虫提高:常见的反爬手段和解决思路
Python学习之路-爬虫提高:常见的反爬手段和解决思路
常见的反爬手段和解决思路
明确反反爬的主要思路
反反爬的主要思路就是:尽可能的去模拟浏览器,浏览器在如何操作,代码中就如何去实现。浏览器先请求了地址url1,保留了cookie在本地,之后请求地址url2,带上了之前的cookie,代码中也可以这样去实现。
很多时候,爬虫中携带的headers字段,cookie字段,url参数,post的参数很多,不清楚哪些有用,哪些没用的情况下,只能够去尝试,因为每个网站都是不相同的。当然在盲目尝试之前,可以参考别人的思路,我们自己也应该有一套尝试的流程。
通过headers字段来反爬
通过headers中的User-Agent字段来反爬
通过User-Agent字段反爬的话,只需要给他在请求之前添加User-Agent即可,更好的方式是使用User-Agent池来解决,我们可以考虑收集一堆User-Agent的方式,或者是随机生成User-Agent
通过referer字段或者是其他字段来反爬
例如豆瓣电视剧中,通过referer字段来反爬,我们只需要添加上即可
通过cookie来反爬
- 如果目标网站不需要登录 每次请求带上前一次返回的cookie,比如requests模块的session
- 如果目标网站需要登录 准备多个账号,通过一个程序获取账号对应的cookie,组成cookie池,其他程序使用这些cookie
通过js来反爬
通过js实现跳转来反爬
在请求目标网站的时候,我们看到的似乎就请求了一个网站,然而实际上在成功请求目标网站之前,中间可能有通过js实现的跳转,我们肉眼不可见,这个时候可以通过点击perserve log按钮实现观察页面跳转情况
在这些请求中,如果请求数量很多,一般来讲,只有那些response中带cookie字段的请求是有用的,意味着通过这个请求,对方服务器有设置cookie到本地
通过js生成了请求参数
对应的需要分析js,观察加密的实现过程
通过js实现了数据的加密
对应的需要分析js,观察加密的实现过程
通过验证码来反爬
通过打码平台或者是机器学习的方法识别验证码,其中打码平台廉价易用,更值得推荐
通过ip地址来反爬
同一个ip大量请求了对方服务器,有更大的可能性会被识别为爬虫,对应的通过购买高质量的ip的方式能够结局问题
其他的反爬方式
通过自定义字体来反爬
解决思路:切换到手机版
通过css来反爬
解决思路:计算css的偏移
打码平台的使用
为什么需要了解打码平台的使用
现在很多网站都会使用验证码来进行反爬,所以为了能够更好的获取数据,需要了解如何使用打码平台爬虫中的验证码
常见的打码平台
云打码:http://www.yundama.com/
能够解决通用的验证码识别
极验验证码智能识别辅助:http://jiyandoc.c2567.com/
能够解决复杂验证码的识别
云打码的使用
下面代码是云打码平台提供,做了个简单修改,只用传入response.content 即可识别图片
常见的验证码的种类
url地址不变,验证码不变
这是验证码里面非常简单的一种类型,对应的只需要获取验证码的地址,然后请求,通过打码平台识别即可
url地址不变,验证码变化
这种验证码的类型是更加常见的一种类型,对于这种验证码,大家需要思考:
在登录的过程中,假设我输入的验证码是对的,对方服务器是如何判断当前我输入的验证码是显示在我屏幕上的验证码,而不是其他的验证码呢?
在获取网页的时候,请求验证码,以及提交验证码的时候,对方服务器肯定通过了某种手段验证我之前获取的验证码和最后提交的验证码是同一个验证码,那这个手段是什么手段呢?
很明显,就是通过cookie来实现的,所以对应的,在请求页面,请求验证码,提交验证码的到时候需要保证cookie的一致性,对此可以使用requests.session来解决
相关文章:
Python学习之路-爬虫提高:常见的反爬手段和解决思路
Python学习之路-爬虫提高:常见的反爬手段和解决思路 常见的反爬手段和解决思路 明确反反爬的主要思路 反反爬的主要思路就是:尽可能的去模拟浏览器,浏览器在如何操作,代码中就如何去实现。浏览器先请求了地址url1,保留了cookie…...
python_numpy库_ndarray的聚合操作、矩阵操作等
一、ndarray的聚合操作 1、求和np.sum() import numpy as np n np.arange(10) print(n) s np.sum(n) print(s) n np.random.randint(0,10,size(3,5)) print(n) s1 np.sum(n) print(s1) #全部数加起来 s2 np.sum(n,axis0) print(s2) #表示每一列的多行求和 …...
python-自动化篇-终极工具-用GUI自动控制键盘和鼠标-pyautogui
文章目录 用GUI自动控制键盘和鼠标pyautogui 模块鼠标屏幕位置——移动地图——pyautogui.size鼠标位置——自身定位——pyautogui.position()移动鼠标——pyautogui.moveTo拖动鼠标滚动鼠标 键盘按下键盘释放键盘 开始与结束通过注销关闭所有程序 用GUI自动控制键盘和鼠标 在…...
面试:大数据和深度学习之间的关系是什么?
大数据与深度学习之间存在着紧密的相互关系,它们在当今技术发展中相辅相成。 大数据的定义与特点:大数据指的是规模(数据量)、多样性(数据类型)和速度(数据生成及处理速度)都超出了传统数据处理软件和硬件能力范围的数据集。它具有四个主要特点,通常被称…...
航芯ACM32G103开发板评测 08 ADC Timer外设测试
航芯ACM32G103开发板评测 08 ADC Timer外设测试 1. 软硬件平台 ACM32G103 Board开发板MDK-ARM Keil 2. 定时器Timer 在一般的MCU芯片中,定时器这个外设资源是非常重要的,一般可以分为SysTick定时器(系统滴答定时器)、常规定时…...
【Linux学习】生产者-消费者模型
目录 22.1 什么是生产者-消费者模型 22.2 为什么要用生产者-消费者模型? 22.3 生产者-消费者模型的特点 22.4 BlockingQueue实现生产者-消费者模型 22.4.1 实现阻塞队列BlockQueue 1) 添加一个容器来存放数据 2)加入判断Blocking Queue情况的成员函数 3)实现push和pop方法 4)完…...
三、案例 - MySQL数据迁移至ClickHouse
MySQL数据迁移至ClickHouse 一、生成测试数据表和数据1.在MySQL创建数据表和数据2.在ClickHouse创建数据表 二、生成模板文件1.模板文件内容2.模板文件参数详解2.1 全局设置2.2 数据读取(Reader)2.3 数据写入(Writer)2.4 性能设置…...
[WinForm开源]概率计算器 - Genshin Impact(V1.0)
创作目的:为方便旅行者估算自己拥有的纠缠之缘能否达到自己的目的,作者使用C#开发了一款小型软件供旅行者参考使用。 创作说明:此软件所涉及到的一切概率与规则完全按照游戏《原神》(V4.4.0)内公示的概率与规则(包括保底机制&…...
vscode 代码调试from IPython import embed
一、讲解 这种代码调试方法非常的好用。 from IPython import embed上面的代码片段是用于Python中嵌入一个交互式IPython shell的方法。这可以在任何Python脚本或程序中实现,允许在执行到该点时暂停程序,并提供一个交互式环境,以便于检查、…...
双活工作关于nacos注册中心的数据迁移
最近在做一个双活的项目,在纠结一个注册中心是在双活机房都准备一个,那主机房的数据如果传过去呢,查了一些资料,最终在官网查到了一个NacosSync 的组件,主要用来做数据传输的,并且支持在线替换注册中心的&a…...
5G NR 信道号计算
一、5G NR的频段 增加带宽是增加容量和传输速率最直接的方法,目前5G最大带宽将会达到400MHz,考虑到目前频率占用情况,5G将不得不使用高频进行通信。 3GPP协议定义了从Sub6G(FR1)到毫米波(FR2)的5G目标频谱。 其中FR1是5G的核心频段࿰…...
01-Spring实现重试和降级机制
主要用于在模块调用中,出现失败、异常情况下,仍需要进行重复调用。并且在最终调用失败时,可以采用降级措施,返回一般结果。 1、重试机制 我们采用spring 提供的retry 插件,其原理采用aop机制,所以需要额外…...
docker部署showdoc
目录 安装 1.拉取镜像 2.创建容器 使用 1.选择语言 2.默认账户/密码:showdoc/123456编辑 3.登陆 4.首页 安装 1.拉取镜像 docker pull star7th/showdoc 2.创建容器 mkdir -p /opt/showdoc/html docker run -d --name showdoc --userroot --privilegedtrue -p 1005…...
2.14作业
1.请编程实现二维数组的杨辉三角。 2.请编程实现二维数组计算每一行的和以及列和。 3.请编程实现二维数组计算第二大值。 4.请使用非函数方法实现系统函数strcat,strcmp,strcpy,strlen. strcat: strcmp: strcpy: strlen:...
01.数据结构篇-链表
1.找出两个链表的交点 160. Intersection of Two Linked Lists (Easy) Leetcode / 力扣 例如以下示例中 A 和 B 两个链表相交于 c1: A: a1 → a2↘c1 → c2 → c3↗ B: b1 → b2 → b3 但是不会出现以下相交的情况,因为每个节点只有一个…...
揭秘产品迭代计划制定:从0到1打造完美迭代策略
产品迭代计划是产品团队确保他们能够交付满足客户需求的产品以及实现其业务目标的重要工具。开发一个成功的产品迭代计划需要仔细考虑产品的目标、客户需求、市场趋势和可用资源。以下是帮助您创建产品迭代计划的一些步骤:建立产品目标、收集客户反馈、分析市场趋势…...
Python进阶--下载想要的格言(基于格言网的Python爬虫程序)
注:由于上篇帖子(Python进阶--爬取下载人生格言(基于格言网的Python3爬虫)-CSDN博客)篇幅长度的限制,此篇帖子对上篇做一个拓展延伸。 目录 一、爬取格言网中想要内容的url 1、找到想要的内容 2、抓包分析,找到想…...
C语言--------数据在内存中的存储
1.整数在内存中的存储 整数在内存是以补码的形式存在的; 整型家族包括char,int ,long long,short类型; 因为char类型是以ASCII值形式存在,所以也是整形家族; 这四种都包括signed,unsigned两种,即有符号和无符号&am…...
【Java】零基础蓝桥杯算法学习——线性动态规划(一维dp)
线性dp——一维动态规划 1、考虑最后一步可以由哪些状态得到,推出转移方程 2、考虑当前状态与哪些参数有关系,定义几维数组来表示当前状态 3、计算时间复杂度,判断是否需要进行优化。 一维动态规划例题:最大上升子序列问题 Java参…...
Excel模板1:彩色甘特图
Excel模板1:彩色甘特图 分享地址 当前效果:只需要填写进度, 其余效果都是自动完成的 。 阿里网盘永久分享:https://www.alipan.com/s/cXhq1PNJfdm 省心。能用公式的绝不使用手动输入。 这个区域以及标题可以手动输入…...
4个维度揭秘Unreal VDB插件技术解析与架构优化
4个维度揭秘Unreal VDB插件技术解析与架构优化 【免费下载链接】unreal-vdb This repo is a non-official Unreal plugin that can read OpenVDB and NanoVDB files in Unreal. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/unreal-vdb Unreal VDB插件作为连接OpenVDB/…...
从LTE到5G-Advanced:载波聚合(CA)技术演进全解析与网络工程师调试指南
从LTE到5G-Advanced:载波聚合技术深度演进与实战调试手册 当你在凌晨三点的基站机房盯着屏幕上跳动的KPI指标,突然发现某个5G小区下行速率始终无法突破800Mbps——这很可能是一个典型的载波聚合配置问题。作为网络优化工程师,我们每天都在与这…...
从Netfilter到IPVS:深入解析Linux内核负载均衡的实现与配置
1. Linux内核网络框架与负载均衡基础 当你打开一个网页或使用手机APP时,后台可能有成百上千台服务器在协同工作。这些服务器如何高效分配流量?这就是负载均衡技术的用武之地。在Linux生态中,从Netfilter到IPVS的技术演进,为我们提…...
ParrelSync自定义参数功能:打造专属多人游戏测试环境的终极指南
ParrelSync自定义参数功能:打造专属多人游戏测试环境的终极指南 【免费下载链接】ParrelSync (Unity3D) Test multiplayer without building 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/ParrelSync ParrelSync是一款专为Unity3D开发者设计的高效多人游戏测…...
RWKV7-1.5B-g1a开源模型实战:轻量级AI助手在中小企业的落地
RWKV7-1.5B-g1a开源模型实战:轻量级AI助手在中小企业的落地 1. 模型简介 rwkv7-1.5B-g1a 是一个基于 RWKV-7 架构的多语言文本生成模型,专为中小企业设计的轻量级AI助手解决方案。这个1.5B参数的模型在保持较小体积的同时,提供了足够强大的…...
开源TeslaMate:重新定义特斯拉数据监控与分析体验
开源TeslaMate:重新定义特斯拉数据监控与分析体验 【免费下载链接】teslamate teslamate-org/teslamate: TeslaMate 是一个开源项目,用于收集特斯拉电动汽车的实时数据,并存储在数据库中以便进一步分析和可视化。该项目支持监控车辆状态、行驶…...
PDF-Parser-1.0保姆级教程:5分钟搞定PDF文档智能解析,小白也能快速上手
PDF-Parser-1.0保姆级教程:5分钟搞定PDF文档智能解析,小白也能快速上手 1. 为什么选择PDF-Parser-1.0? 你是否遇到过这些烦恼: 从PDF复制文字到Word后格式全乱表格数据粘贴后变成一堆乱码论文里的数学公式无法编辑双栏排版的文…...
建筑工地AI监控避坑指南:YOLOv11+PyQt5开发中的7个常见错误
建筑工地AI监控避坑指南:YOLOv11PyQt5开发中的7个常见错误 在建筑工地安全监控领域,AI技术的应用正从概念验证走向规模化落地。YOLOv11作为目标检测领域的新锐算法,配合PyQt5的灵活界面开发能力,确实能构建出高效的安全预警系统。…...
告别乱码!ESP32-S3+LVGL 9.2.2驱动ILI9488显示中文的保姆级教程(附完整代码)
ESP32-S3LVGL 9.2.2中文显示实战:从乱码到完美呈现的终极指南 当你在ESP32-S3上成功驱动了ILI9488显示屏,LVGL的基础例程也跑起来了,却发现中文显示全是方块或乱码时,这种挫败感我深有体会。中文显示问题一直是嵌入式GUI开发中的…...
智能家居选遥控器?RF 2.4G vs 蓝牙 vs IR 保姆级对比指南
智能家居遥控技术终极对决:RF 2.4G vs 蓝牙 vs IR 深度解析 当你深夜躺在沙发上想调暗灯光,却发现必须起身对准空调才能操作——这种尴尬正是选错遥控技术的代价。智能家居的"最后一米"控制体验,往往取决于那只看不见的传输协议。本…...
